一面  1个小时30分钟自我介绍对推荐系统的了解：背景，前景，架构，方法项目拷打：特征构建，模型选择，评价指标    论文拷打：背景，模型，评价指标八股（都是从项目和论文中找的点）：SVM原理及其推导，LR原理及其推导，XGBoost原理及其推导，XGBoost处理缺失值的方法，模型过拟合的处理方法，手写：数组中前k个最小的数（类快排）--------------------------------------------------------------------------二面  1个小时自我介绍手写：求x的平方根，但要求保留3位小数（先用以0.001为步长的方式ac了，然后让我用梯度下降和牛顿法来求解）竞赛项目拷打八股：贝叶斯超参数优化原理，几个boosting模型的特点和差异，欧氏距离和余弦距离的区别’--------------------------------------------------------------------------三面 1个小时15分钟自我介绍项目论文这些跟一面二面问的差不多手写：把数组排列成最小的数（又没写出来，我真的是leetcode农民，找不到工作是活该哦）